如何對數據做相關性檢驗

1、怎樣對數據做相關性檢驗？最簡單直觀的方法就是做相關系數矩陣了，另外就是 Pearson 相關系數或者 Spearman 相關系數用SPSS軟件或者SAS軟件都可以分析。用SPSS更簡單。如果你用SPSS軟件，分析的步驟如下：1.點擊 “分析（Analyze）” 2. 選中 “相關 （Correlate）”3. 選中 “雙變量（Bivariate）”4 選擇你想要分析的變量5 選擇 Pearson 相關系數 （或者 Spearman 相關系數）6 選擇恰當的統(tǒng)計檢驗（單邊或雙邊）7 點擊“OK”即可SPSS中pearson（皮爾遜相關系數）確定相關性，數據分析如下圖，請問1與2的相關性是什么。急

2、。圖片 01為什么顯著相關，請分析一下。不是相關系數越接近于1或-1，相關度越強，相關系數越接近于0，相關度越弱么?；卮?lt;0.4顯著弱相關，0.4-0.75中等相關，大于0.75強相關追問可我的pearson相關系數是-0.39。是負數，怎么是顯著負相關呢?；卮鹉愫孟褚稽c都不會啊?？磗ig的，小于0.05提問者評價原來是這樣，感謝！相關性分析的表格輸出是一個矩陣 你只需要看橫向或者縱向的1和2的交叉系數都可以pearson相關性 表示的是兩者相關系數的大小，-0.397 表示兩者是負相關，相關性大小為0.397顯著性的0.000也就是p值，用來判斷相關性是否顯著如何使用SPSS進行皮爾森

3、相關系數分析？Pearsons correlation coefficients1.單擊“Analyze”,展開下拉菜單2.下拉菜單中尋找“Correlate”彈出小菜單，從小菜單上尋找“Bivariate.”，單擊之，則彈出相關分析“Bivariate Correlations”對話框3.把左邊的源變量中要分析相關的變量調入右邊的“Variables：”下的矩形框內4.勾選“Correlation Coelficients”中的“Pearson”選項5.點擊“OK”即可求問了：因子分析明明是基于相關系數矩陣的，但為什么大家都直接把數據導進去就分析呢？= =！因子分析是有一定條件需求的，變量之

4、間要存在一定的相關性，而因子分析時也會有一個檢驗，從過程上將必須先做了這些之后才做因子分析的，所以說很多人都是在想當然的用，很多發(fā)表的論文上都存在用法不當的問題利用SPSS，相關系數矩陣怎么算analyze-correlate-bivariate-選擇變量 OK 輸出的是相關系數矩陣 相關系數下面的Sig.是顯著性檢驗結果的P值，越接近0越顯著。另外，表格下會顯示顯著性檢驗的判斷結果，你看看表格下的解釋就知道，比如“*. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).” 就是說，如果相關系數后有"*"符號，代

5、表在0.01顯著性水平下顯著相關 粗略判斷的方法是，相關系數0.6以上，可以認為顯著相關了、eviews 相關系數矩陣是什么。怎么做截面數據的相關系數矩陣！急急急！相關系數啊，就是自變量和變量之間的相關程度相關系數多大才算相關性比較好啊大于0.8相關系數多少算具有相關性？我做教育統(tǒng)計，發(fā)放過問卷后統(tǒng)計相關性，我想問下相關性系數怎么界定具體相關程度的大小呢？1.相關性的強、弱、不相關系數分別是多少？2.界定的標準從何而來，論文中想引用一下3.相關性系數我自己做的統(tǒng)計方法算出來的數據，也能用上面的強弱系數的標準么？謝謝各位了萬分感激！相關系數的強弱僅僅看系數的大小是不夠的。一般來說，取絕對值后，0

6、-0.09為沒有相關性，0.3-弱，0.1-0.3為弱相關，0.3-0.5為中等相關，0.5-1.0為強相關。但是，往往你還需要做顯著性差異檢驗，即t-test，來檢驗兩組數據是否顯著相關，這在SPSS里面會自動為你計算的。樣本書越是大，需要達到顯著性相關的相關系數就會越小。所以這關系到你的樣本大小，如果你的樣本很大，比如說超過300，往往分析出來的相關系數比較低，比如0.2，因為你樣本量的增大造成了差異的增大，但顯著性檢驗卻認為這是極其顯著的相關。一般來說，我們判斷強弱主要看顯著性，而非相關系數本身。但你在撰寫論文時需要同時報告這兩個統(tǒng)計數據。提問者評價謝謝!相關性是什么意思就是有關系的，比

7、如一件事因另一件事而發(fā)生的，這件事與另一件事具有，比如一筆費用因某個業(yè)務而發(fā)生的，兩者具有相關性。這是數學方向的問題.相關是非確定性問題,用于統(tǒng)計分析.與函數相對自變量和函數不是一一對應的關系SPSS關于兩組數據的相關性分析的操作方法，越簡單越好，急！可使用Statistics菜單->Correlate子菜單->Bivariate過程觀察Correlation Coefficients值和Test of Significance值即可，惟必須注意，變量須為等距尺度 (interval level of measurement)。若變項只屬順序尺度 (ordinary level o

8、f measurement)，則可選擇計算Kendall's等級相關系數和Spearman相關系數。spss相關性分析 相關性相關性X1X2X3X4X5X6X7X8X1Pearson 相關性1-.022-.447.999*.999*.982*.994*.975*顯著性（雙側）.972.451.000.000.003.001.005N55555555X2Pearson 相關性-.0221.261-.059-.025-.179-.117-.206顯著性（雙側）.972.671.925.969.773.852.740N55555555X3Pearson 相關性-.447.2611-.481-

9、.415-.405-.448-.469顯著性（雙側）.451.671.413.488.499.450.426N55555555X4Pearson 相關性.999*-.059-.4811.997*.982*.994*.977*顯著性（雙側）.000.925.413.000.003.001.004N55555555X5Pearson 相關性.999*-.025-.415.997*1.985*.994*.975*顯著性（雙側）.000.969.488.000.002.001.005N55555555X6Pearson 相關性.982*-.179-.405.982*.985*1.996*.995*顯著

10、性（雙側）.003.773.499.003.002.000.000N55555555X7Pearson 相關性.994*-.117-.448.994*.994*.996*1.994*顯著性（雙側）.001.852.450.001.001.000.001N55555555X8Pearson 相關性.975*-.206-.469.977*.975*.995*.994*1顯著性（雙側）.005.740.426.004.005.000.001N55555555*. 在 .01 水平（雙側）上顯著相關。一般直接看相關系數和顯著性雙側。你這個一列一列的看要方便些，比如第一列，表示為x1和其他各變量之間的相

11、關性，x1和x2的相關系數為-.022，顯著性雙側為0.972，說明這兩個變量間無相關性，依次類推。只要是顯著性<0.05即可說明兩變量具有相關性，而相關性的大小取決于相關系數，相關系數越接近1，相關性越好?？戳艘幌履愕膞1和x4-x8的相關系數都在0.9以上了。是非常好的。利用SPSS，相關系數矩陣怎么算analyze-correlate-bivariate-選擇變量 OK 輸出的是相關系數矩陣 相關系數下面的Sig.是顯著性檢驗結果的P值，越接近0越顯著。另外，表格下會顯示顯著性檢驗的判斷結果，你看看表格下的解釋就知道，比如“*. Correlation is significant

12、 at the 0.01 level (2-tailed).” 就是說，如果相關系數后有"*"符號，代表在0.01顯著性水平下顯著相關 粗略判斷的方法是，相關系數0.6以上，可以認為顯著相關了person系數是什么意思皮爾森系數 皮爾森相關系數皮爾森相關系數（Pearson correlation coefficient） 也稱皮爾森積矩相關系數(Pearson product-moment correlation coefficient) ，是一種線性相關系數。皮爾森相關系數是用來反映兩個變量

13、線性相關程度的統(tǒng)計量。相關系數用r表示，其中n為樣本 量，分別為兩個變量的觀測值和均值。r描述的是兩個變量間線性相關強弱的程度。r的絕對值越大 表明相關性越強。person是人的意思SPSS中pearson（皮爾遜相關系數）看r值還是P值，確定相關性兩個值都要看，r值表示在樣本中變量間的相關系數，表示相關性的大??；p值是檢驗值，是檢驗兩變量在樣本來自的總體中是否存在和樣本一樣的相關性。相關系數為 0.61，能否證明兩個變量相關性較高？實驗結果表明兩個變量的相關系數是 0.61，能否表明這2個變量有較高的相關性？目前研究這2個變量表示的內容的關系的人還比較少，所以我沒法和別人

14、的對比。所以想問問數學系的同學，這個結果夠不夠“充分”？謝謝！可根據相關系數的臨界值去判斷。追問能否說的具體一些？謝謝！回答1. 可根據相關系數r的臨界值去判斷?？刹橘Y料，資料很多。2. “當0<|r|<1時，表示兩變量存在一定程度的線性相關。且|r|越接近1，兩變量間線性關系越密切；|r|越接近于0，表示兩變量的線性相關越弱。一般可按三級劃分：|r|<0.4為低度線性相關；0.4|r|<0.7為顯著性相關；0.7|r|<1為高度線性相關?！边@是一種簡單的判斷方法：因此r=0.61為顯著相關。追問（1）我這個不是“線性相關系數”（2）“顯著相關”是什么概念？若2個

15、變量“顯著相關”，能不能作為一個較好的結果？其他2條回答2013-04-04 16:16熱心網友皮爾森相關 （簡單相關）檢驗的應該就是線性相關 樓上說的是對的 相關性大小 是指相關系數的絕對值是否顯著、極顯著 是指顯著性水平，即看P值的大小相關系數多大才算相關性比較好啊大于0.8為什么會出現(xiàn)相關系數小但是相關性顯著的情況呢當顯著性水平小于0.05時說明兩個變量之間存在顯著相關，反之則不存在。相關系數是表示兩個變量之間的相關性強弱的。假設檢驗只是判斷相關系數是否為0，r<0.4為低度相關。相關系數為0.59表示相關性大還是不大？你可以把它理解為兩個量以某種方式相關的概率，則0.59表示它們

16、有59的可能性相關。若為1，則表示100%相關。所以此處相關系數為0.59，我們認為其相關性不大。SPSS中pearson（皮爾遜相關系數）看r值還是P值，確定相關性兩個值都要看，r值表示在樣本中變量間的相關系數，表示相關性的大??；p值是檢驗值，是檢驗兩變量在樣本來自的總體中是否存在和樣本一樣的相關性。相關系數是0.9985,是否能說明相關性很好?已經很好了樓上說的不對相關系數不表示概率用SPSS軟件進行相關性分析時，得出的相關系數為負值。進行逐步回歸分析時， 得出的系數確為正值。為什么？這種情況是可以出現(xiàn)的。在相關性分析時，你看到的是兩個變量之間的關系，其他變量的影響是不被考慮的；但是，進行

17、逐步回歸分析時，如果入選的變量不止一個，那么入選變量之間可以產生影響，這種影響甚至可以改變一些原來不算強的相關性的方向。 這表明你的數據存在偏相關、部分相關或偽相關等情況。相關系數說明兩個現(xiàn)象之間相關關系密切程度的統(tǒng)計分析指標。相關系數用希臘字母表示，值的范圍在-1和+1之間。0為正相關，0為負相關。0表示不相關；的絕對值越大，相關程度越高。 兩組數據的相關系數如果是負數則表示一組數據增大，另一組數據也反而減??；一組數據減小，另一組數據反而增大。相關系數如果是負數表明兩種資產的收益率呈反方向變動,負數代表負相關.正數代表正相關.0代表不相關.你好，請教一下，主成分分析中，綜合得分都是負值怎么比較？你是用什么軟件操作？SPSS中，主成分分析實現(xiàn)是利用因子分析，只要累計方差貢獻率達到80%以上即可，你說的綜合得分指的是因子分析的得分？追問謝謝！是的，是各因子的得分,以下是計算結果第一次用，是不是哪里出錯了，數據不知道怎么解釋？我的qq:2628230137回答首先，你要先確定你的變量不存在問題：不存在共線、異方差等，在做因子分析前，你是否進行了KMO檢驗？是否有必要做因子旋轉？累計方差貢獻率是否達到80%以上以上問題都排除之后，說明你的變量應該是不存在問題。那么一般因子分析得分出現(xiàn)負數，只能說明因子得分是在平均分以下，我頭一次見到所有因子和主因子得分都是負數建議你先